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公开(公告)号：CN118411535A
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202410477468.3
申请日：2024-04-19
Applicant: 安徽大学
IPC: G06V10/74 , G06V10/776 , G06N3/0895 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及图像匹配技术领域，更具体的，涉及基于半监督深度学习的双视角图像匹配方法及系统。本发明使用无监督训练模型对待匹配的目标图像对进行匹配；其中，在模型训练时引入了无监督数据，降低了对数据的要求，也简化了数据获取难度；在模型训练时设计了合理的损失函数，能够使模型从无监督数据中获取更多潜在的有效信息，并增强模型的训练效果、提升测试结果指标。本发明解决了现有解决双视角图像匹配问题的深度学习方法由于使用全监督学习框架而存在数据获取难度较高、训练结果和测试表现不佳的问题。
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